Öğrenme Analitiğinde Bilim Ustası (MSLA)
University of Texas Arlington
Anahtar bilgi
kampüs konumu
Arlington, Amerika Birleşik Devletleri
Diller
Ingilizce
çalışma formatı
Uzaktan Eğitim
Süre
18 - 24 aylar
Adımlamak
Tam zamanlı
Öğrenim ücretleri
USD 11.044 *
Son başvuru tarihi
Bilgi talebi
En erken başlama tarihi
Bilgi talebi
* 2021-2022 eğitim öğretim yılı için
Tanıtım
genel bakış
Öğrenme analitiğinde Bilim Ustası (MSLA), karmaşık sosyo-teknik ortamlarda öğrenme, anlamlandırma ve bilgi süreçlerinin dijitalleştirilmesinden etkilenen alanlarda kariyer yapmak isteyen bireylere yöneliktir. Bu program, insanların ve sistemlerin bilgiyi nasıl ürettiğine dair fikir edinmek için verilerin nasıl kullanılacağını öğrenmek isteyen herkes için idealdir.
Program Hakkında
MSLA, farklı geçmişlerden gelen öğrencileri eğitim, kar amacı gütmeyen kuruluşlar, devlet ve kurumsal ortamlar dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde öğrenim analitiği uzmanlarına yönelik artan talebi karşılamak için hazırlayacaktır. Mezunlar, giderek karmaşıklaşan bir küresel bilgi ekonomisinde çalışmak için kritik beceriler kazanacak ve kuruluşlarında lider olmak için iyi bir konumda olacak ve onları öğrenmenin geleceğine hazırlayacaktır.
Çevrimiçi, iki yıllık program altı zorunlu dersten, çeşitli konulardan oluşan dört seçmeli dersten ve işbirlikçi bir capstone projesinden (36 kredi saat) oluşur.
Derece Planı
Öğrenme Analitiğinde Bilim Ustası için otuz altı (36) kredi saat gereklidir. Zorunlu dersler şunlardır:
- Temel Dersler (18 saat): LAPS 5310, 5320, 5330, 5340, 5350, 5360
- Dört Seçmeli Ders (12 saat): LAPS 5370, 5375, 5376, 5377, 5378, 5380, 5388, 5390, 5391, 5392, 5393, 5394, 5395
- Capstone (6 saat): LAPS 5610
Aday bir öğrencinin önceki derslerde yeterli istatistiksel deneyimi yoksa, temel derslerinin sonunda bir seviye belirleme dersi olarak LAPS 5370 - İstatistiksel Analize Giriş dersi almaları gerekebilir. Bu ders zorunlu dört seçmeli dersten biri sayılır.
30 saatlik ders (18 saat çekirdek, 12 saat seçmeli) tamamladıktan ve program koordinatöründen onay aldıktan sonra öğrenciler LAPS 5610 Capstone dersine kayıt olabilirler. Öğrenciler, bir fakülte danışmanıyla birlikte 5 ila 6 öğrenciden oluşan çeşitli gruplarda çalışacak ve küçük gruplar, farklı becerilere sahip öğrencileri birleştirmek ve topluluk ve işbirliğini vurgulamak için tasarlanacaktır. Öğrenciler, gerçek dünya, eğitimsel veri setinin analizini içeren küçük ölçekli, bütünleştirici bir projeyi tamamlamak için önceki kurslarda öğrendikleri program bilgisini ve becerilerini uygulayacaklardır. Öğrenciler, küçük burslar sağlayacak rekabetçi stajlara başvurma fırsatına sahip olacaklar. Öğrenci bu kursa kaydolduktan sonra, en fazla 4 defa olmak üzere, bitirme görevini başarıyla tamamlayana kadar sürekli olarak kaydolmalıdır.
**Not: Şu anda, Öğrenme Analitiği programındaki öğrenciler, Doktora derecesini tamamlamak için Geçer Yüksek Lisans kazanamazlar.
İşte örnek bir çalışma programı:
1. Yıl (Güz)
- LAPS 5310 Öğrenme Analitiğinin Temelleri
- LAPS 5360 Veri Analizine ve R'ye Giriş
1. Yıl (Bahar)
- LAPS 5320 Deneysel Tasarım ve Metodoloji
- LAPS 5330 Öğrenme ve Öğrenme Bilimleri Psikolojisi
1. Yıl (Yaz)
- LAPS 5340 Büyük Veri Yöntemleri
- LAPS 5350 Öğrenme Analitiğinde Gizlilik ve Etik
2. Yıl (Güz)
- İki (2) seçmeli
2. Yıl (Bahar)
- İki (2) seçmeli
2. Yıl (Yaz)
- LAPS 5610 Bitirme Taşı
Mevcut seçmeli dersler şunları içerir:
- LAPS 5370 İstatistiksel Analize Giriş (tesviye kursu)
- LAPS 5375 Olasılık ve İstatistiksel Çıkarım
- LAPS 5376 Uygulamalı Regresyon Analizi
- LAPS 5377 Lineer Modeller ve Deneysel Tasarım
- LAPS 5378 Çok Boyutlu Ölçekleme ve Kümeleme
- LAPS 5380 Program Değerlendirmesi için Nedensel Çıkarım
- LAPS 5388 Eğitimsel Veri Yönetiminde İleri Yöntemler ve Öğrenme Analitiği
- LAPS 5390 Öğrenme Tasarımı Analitiği
- LAPS 5391 Bağımsız Çalışma
- LAPS 5392 Biliş, Bilgisayarlar ve Üstbiliş
- LAPS 5393 Eğitim Araştırmaları için Doğal Dil İşleme
- LAPS 5394 Sosyal Ağ Analizi
- LAPS 5395 İnsan ve Yapay Biliş
Kariyer fırsatları
- Veri Bilimcisi
- Eğitim Yöneticisi
- Öğrenme Tasarımcısı
- Araştırma/Veri Analisti
- Değerlendirme
Neden Bizi Seçmelisiniz?
- Dünya çapında çalışan profesyonelleri desteklemek için kohort tabanlı kabullerle çevrimiçi program.
- Önde gelen öğrenme analitiği uzmanları tarafından verilen kurslar.
- Gerçek dünyadaki, karmaşık, sosyo-teknik zorlukların üstesinden gelmek için fakülte, öğrenciler ve dış ortaklarla işbirliği.
- Güncel ve yenilikçi yöntemler ve araçlar için beceri geliştirme.
Kabul şartları
Fakülte ve personel, programa kabul için tüm başvuru sahiplerini değerlendirecek ve aşağıdaki kriterleri karşılayan adaylara öncelik verilecektir:
1. Genel lisans not ortalaması 3.2
2. Ana dili İngilizce olmayan bir başvuru sahibi, lisansüstü çalışmalarda başarıyı garantilemek için İngilizce dilinde yeterli düzeyde beceri göstermelidir. Ana dili İngilizce olmayan ve akredite bir ABD kurumundan lisans derecesine sahip olan kişiler için bu gereklilikten feragat edilecektir. Adayların kağıt tabanlı TOEFL'dan en az 550, bilgisayar tabanlı TOEFL'den en az 213, TSE'den en az 40, IELTS'den en az 6.5 veya Minimum TOEFL IBT toplam puanı 79'dur. Ayrıca, TOEFL IBT'ye girildiğinde, yazma bölümünden en az 22, konuşma bölümünden 21, okuma bölümünden 20 ve dinleme bölümünden en az 16 puan tercih edilir. Ancak, herhangi bir lisansüstü programa kabul sınırlı ve rekabetçidir. Asgari kabul koşullarını karşılamak, kabulü garanti etmez ve programlar daha yüksek puan alan öğrencilere tercih verebilir. Yalnızca doğrudan ETS veya IELTS tarafından UT Arlington'a gönderilen puanlar kabul edilebilir.
Şu anda, bu programa kabul için GRE gerekli değildir.
Bu kriterleri karşılamayan öğrenciler, Enstitü'nün tüm genel kabul koşullarını sağlamaları durumunda yine de değerlendirilebilirler. Kabul rekabetçidir ve kabul koşullarının karşılanması programa kabul edilmesini sağlamayacaktır.
ABD dışında ikamet eden ve F-1 veya J-1 öğrenci statüsü oluşturma planı olmayan uluslararası öğrenciler programa kabul için uygundur. Aday öğrenciler:
- F-1 veya J-1 vize statüsü ve ABD'de ikamet, programa kabul için uygun değildir.
- F-2 vizesi statüsü programa kabul için uygundur ancak dönem başına en fazla üç (3) kredi saatini alabilir.
- Programın kohort modeli göz önüne alındığında (kurs teklifleri için belirli bir programla dönem başına altı (6) saat), bu, ilerlemenin ve hızlı bir şekilde tamamlamanın zor olacağı anlamına gelir.
- J-2 vize statüsü programa kabul için uygundur.
- B-1 veya B-2 vize statüsü bu programa kabul için uygun değildir.
Aday öğrenciler istedikleri zaman başvurabilirler, ancak 2021 Güz dönemi için son tarih 30 Temmuz 2021'dir. Mümkün olsa da, bu tarihten sonra kabulü garanti edemeyiz. Lütfen bu son tarihin genel üniversite başvuru tarihinden farklı olduğunu unutmayın. Başvurularının zamanında işlenmesini ve gözden geçirilmesini sağlamak için bölümün son tarihlerine uymak öğrencinin sorumluluğundadır.
İngilizce Dil Gereksinimleri
Duolingo İngilizce Testi ile İngilizce yeterliliğinizi onaylayın! DET, dünya çapında 4.000'den fazla üniversite (bunun gibi) tarafından kabul edilen kullanışlı, hızlı ve uygun maliyetli bir çevrimiçi İngilizce sınavıdır.